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基于偏最小二乘支持向量机的短期负荷预测的中期报告
短期负荷预测是电力系统调度和运行的重要问题之一。在过去的几十年中，研究人员一直在开发各种算法来提高短期负荷预测的精度。传统的时间序列方法（如ARIMA和指数平滑）需要大量的历史数据，而且对数据的平稳性和周期性有很强的假设。而支持向量机（SVM）是一种非线性模型，不需要对数据进行特定的假设，且对少量的历史数据也能生成较好的预测结果。
在本项目中，我们采用偏最小二乘支持向量机（PLS-SVM）作为短期负荷预测的模型，并使用Matlab实现。PLS-SVM是一种基于SVM的回归方法，它可以有效地分析多元线性回归问题中的响应变量和预测变量之间的复杂关系。在PLS-SVM中，将数据集投影到低维空间中，降低了计算成本，同时保留了数据集的主要特征。
我们的数据集是取自一个实际的数据集，包括2016年1月至6月的每小时负荷数据。我们将数据按照80%的训练集和20%的测试集进行划分，用前80%的数据训练PLS-SVM模型，并在剩余的20%数据上进行测试。实验中我们采用了十折交叉验证方法，以确保模型的稳定性和泛化性能。我们使用了多种评估指标来评估模型的性能，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R2）。
我们的初步实验结果表明，PLS-SVM模型在短期负荷预测方面具有很好的性能。在测试集上，模型的MSE为497.07，RMSE为22.30，MAE为16.71，R2为0.90。这表明我们的模型能够以较高的准确度预测短期负荷。
未来，我们将探索如何进一步提高模型的精度。我们将考虑使用其他特征，如天气和季节性变量，以预测短期负荷，同时也将研究如何将PLS-SVM模型与其他机器学习算法相结合，以提高预测精度。